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内容简介
前言
第1章 认识DeepSeek
1.1 DeepSeek的历史背景与发展目标
1.1.1 成立背景与早期筹备
1.1.2 技术演进与核心创新
1.1.3 产品迭代与市场表现
1.1.4 行业影响与未来展望
1.2 DeepSeek-R1的核心突破与技术亮点
1.2.1 自主学习的突破:强化学习驱动的推理能力
1.2.2 更高效的架构与训练方式
1.2.3 小模型也有大智慧:模型蒸馏与边缘部署
1.2.4 全能型选手:多模态与跨任务能力
1.2.5 开源与低成本的普及化策略
1.3 DeepSeek的主要应用场景
1.3.1 教育与学习
1.3.2 企业与商业智能
1.3.3 科学研究与技术开发
1.3.4 创意与内容创作
1.3.5 医疗与健康
1.3.6 日常生活与个人助手
1.4 DeepSeek的使用准备与配置
1.4.1 下载与安装
1.4.2 注册与登录
1.4.3 模式选择
1.4.4 硬件与软件环境配置
1.5 本章小结
第2章 DeepSeek基础
2.1 提示词基础
2.1.1 什么是提示词
2.1.2 提示词设计的基本原则
2.1.3 高效的提问技巧
2.2 深度思考模式
2.2.1 什么是深度思考模式
2.2.2 适用场景
2.2.3 使用技巧
2.3 常见问题与解决方案
2.3.1 对话质量问题
2.3.2 技术类问题
2.3.3 使用限制说明
2.4 本章小结
第3章 结构化提示词
3.1 什么是结构化提示词
3.1.1 结构化提示词的核心要素
3.1.2 为什么需要结构化提示词
3.1.3 示例对比
3.2 如何编写高质量的结构化提示词
3.2.1 构建全局思维链
3.2.2 保持上下文语义一致性
3.2.3 结合其他提示词技巧
3.2.4 模板化实践
3.3 结构化提示词的应用与局限性
3.3.1 应用场景
3.3.2 局限性
3.3.3 推理模型的结构化提示词
3.4 本章小结
第4章 特色功能玩法
4.1 人格分类模式
4.1.1 什么是人格分类模式
4.1.2 主要人格类型
4.1.3 人格切换技巧
4.2 预判与预言家模式
4.2.1 模式原则
4.2.2 应用技巧
4.3 “杠精”与说人话模式
4.3.1 “杠精”模式
4.3.2 说人话模式
4.4 本章小结
第5章 场景实战应用
5.1 文案创作
5.1.1 营销文案
5.1.2 内容创作
5.2 数据分析
5.2.1 数据解读
5.2.2 报告生成
5.3 商业策划
5.3.1 市场分析
5.3.2 策略制定
5.4 学习辅助
5.4.1 知识整理
5.4.2 学习规划
5.5 本章小结
第6章 高级应用技巧
6.1 多轮对话优化
6.1.1 对话链设计
6.1.2 上下文维护
6.2 通过深度思考完善提示词
6.2.1 分析DeepSeek-R1深度思考过程
6.2.2 优化后的详细提示词模板
6.2.3 实际应用案例
6.2.4 优化效果分析
6.3 提示词框架的应用
6.3.1 基础指令型框架
6.3.2 场景描述型框架
6.3.3 角色定义型框架
6.3.4 解决方案型框架
6.3.5 框架选择建议
6.4 基于乔哈里视窗的沟通策略
6.4.1 四象限沟通模型
6.4.2 沟通效果优化
6.4.3 实践建议
6.5 本章小结
第7章 工具集成与本地部署
7.1 工具集成的多样化选择
7.1.1 硅基流动
7.1.2 纳米AI搜索
7.1.3 秘塔AI搜索
7.1.4 国家超算互联网
7.1.5 英伟达平台
7.1.6 Poe
7.2 API集成与本地部署的实践方法
7.2.1 API集成DeepSeek
7.2.2 Ollama部署
7.2.3 LM Studio部署
7.3 工具集成与本地部署的对比分析
7.3.1 数据安全性
7.3.2 性能与计算能力
7.3.3 成本
7.3.4 用户体验
7.3.5 扩展性与可持续性
7.3.6 综合对比表
7.4 本章小结
第8章 DeepSeek的未来展望与进阶应用
8.1 技术发展趋势与能力进化
8.1.1 多模态能力的提升
8.1.2 个性化定制支持
8.1.3 自主学习能力
8.2 应用场景的扩展与行业融合
8.2.1 智慧办公
8.2.2 创意产业
8.2.3 行业智能化与新兴商业模式
8.3 社会影响与未来展望
8.3.1 对个人生活的影响
8.3.2 对社会结构的影响
8.3.3 对文化与价值观的影响
8.3.4 面向未来的展望
8.4 深入学习与进阶路径
8.4.1 理论学习
8.4.2 实践提升
8.4.3 职业发展建议
8.4.4 长期学习策略
8.5 本章小结
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